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通用雷达装备模拟训练系统及其关键技术研究 总被引:8,自引:0,他引:8
针对当前模拟训练系统功能单一、型号专用、开发效率低、水平参差不齐等问题,提出了基于PLSE(Product Line Software Engineering)理论的仿真平台概念、通用雷达装备全任务模拟训练系统概念和面向领域的研究方法。建立了外观模型、机理模型、人机交互模型、训练评估模型和系统结构模型的模拟训练系统模型体系,基于此提出了模拟训练系统的四种典型模式。攻克了全任务模拟训练系统研发中的四项关键技术:①提出并实现了面向维修案例的故障建模、仿真和评估方法;②采用USB(Universal Serial Bus)技术建立了基于实装专用部件的人机交互设备通用设计方法;③应用分布仿真高层体系结构HLA/RTI解决了模拟训练系统中的紧耦合交互问题;④建立了基于组件技术的模型规范和软件体系结构,实现组合式的仿真应用构建模式。最后介绍了针对通用雷达装备领域构建的仿真平台和一种虚拟式全任务模拟训练系统。 相似文献
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本文以胡焕庸线以东地区281个市域单元为研究对象,选取经济发展及相关的多项指标,运用标准差椭圆、探索性空间数据分析、半变异函数、空间面板数据模型,揭示2002—2017年胡焕庸线以东地区市域单元经济空间格局演变特征及其影响机制.结果表明:①胡焕庸线以东地区市域经济总体格局呈现"西南-东北"的空间分布格局,重心位于河南、... 相似文献
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针对信息化条件下的武器装备模拟训练问题提出了一种多用户多任务模拟训练系统的概念,这种模式的系统能够满足大规模、多人次的装备教学和训练需求。首先,建立了面向大规模训练的两级用户管理体制,以及B/S与HLA结合的系统体系结构;然后,综合利用Web技术、网格技术(Globus Toolkit 4,GT4)和分布仿真技术(HLA/RTI)等解决了HLA联邦资源共享与整合、系统组织与协同等核心问题,实现了在同一套模拟训练系统上多组用户同时进行相同或者不同训练任务的设计目标;最后,面向通用雷达装备设计并实现了一个原型系统,它具有资源利用率高、重用性强、用户容量大等特点,在XX实验室建设的应用中取得了良好的效果。 相似文献
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C2与试验领域的互联基础设施TENA间的异构性阻碍了两类系统的互操作。报文传输服务包括端-端和跨网部署模式,相应地设计了与TENA系统的两种互联架构。网关的设计方案有单线程和多线程模式;从互操作视角来看,网关实现了通信协议、对象模型和支撑服务间的互操作。针对TENA的"拉"模式通信机制,设计了与C2系统通信时的协调机制;利用OWL建立报文的元模型,通过模型转换实现异构对象模型的互操作;利用自定义的消息代表支撑服务,解决了异构系统间服务的不匹配问题。通过原型试验得到交互实体个数、线程个数与信息交换实时性之间的规律。 相似文献
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低维铁电薄膜是一种得到广泛研究的铁电存储器的核心材料,其利用自发极化这一本征特性来实现信息存储铁电材料的极化方向在外加电场作用下以超快速度进行切换,切换后的电畴具有保持特性利用该原理的新型存储技术可以实现高速、低功耗、非破坏性读取以及超高密度存储传统铁电材料受到临界尺寸限制,即随厚度减薄到极限尺寸后材料失去铁电特性,为此发展了大量的新型二维铁电薄膜,突破了以上临界尺寸的限制,为未来集成通用存储器带来了希望该文综述了铁电材料相关背景及研究理论;报道了低维铁电钙钛矿薄膜畴壁电流相关研究以及基于第一性原理的二维铁电材料理论研究和实验论证;阐述了基于这些新型低维铁电材料的铁电畴壁存储器,基于氧化铪的铁电场效应晶体管,以及铁电二极管的工作原理;总结了低维铁电材料及其器件这一崭新领域目前所面临的挑战,以及对未来进行了展望 相似文献
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平行仿真技术是近年来系统建模与仿真领域的新兴仿真技术,已经成为研究前沿。从战场指挥决策领域、装备任务规划领域和装备维修保障领域对仿真技术的新需求出发,归纳了以往仿真技术面临的突出问题,即领域模型固定,不具备自适应演化能力。提出了装备平行仿真技术的概念,并指出其应具备的特点,系统梳理了装备平行仿真技术的理论缘起和相关技术研究现状,并对主要相关技术进行了对比分析。在装备维修保障领域中,侧重讨论了面向装备剩余寿命预测的平行仿真技术,分析了模型定位问题和技术框架,探讨了主要建模技术,包括装备退化状态在线感知、装备退化状态空间模型构建、装备退化状态空间模型演化,为下一步开发面向装备剩余寿命预测的平行仿真原型系统提供了技术思路。 相似文献
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基础设施即服务(infrastructure as a service, IaaS)模式“云训练”是基于IaaS云计算提出的武器装备系统模拟训练的模式,根据用户需求对训练资源进行预测调度是提高训练效果的重要保证。分析了“云训练”中用户任务、资源需求特点,采用阈值法进行预处理,通过动态权值系综模型得到预处理结果。在此基础上,提出基于减法模糊聚类的模糊神经网络的资源需求预测方法(subtractive fuzzy clustering based fuzzy neural network, SFCFNN), 并引入自适应学习率和动量项以提升收敛速度和稳定性。调度器根据预测结果实现用户需求与资源之间的动态匹配。实验表明该方法可精确预测用户资源需求,实现资源动态调度,有效提高资源利用率与训练效果。 相似文献